СМОЖЕТ ЛИ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ СПАСТИ 10 МИЛЛИОНОВ ЖИЗНЕЙ И СОХРАНИТЬ 100 ТРИЛЛИОНОВ ДОЛЛАРОВ США

15 марта 2021

Супербактерии, если их не остановить, могут убить до 10 миллионов человек в год к 2050 году, что эквивалентно примерно одному человеку каждые три секунды, и только искусственный интеллект способен помочь человечеству. Ученые IBM использовали искусственный интеллект (ИИ), чтобы ускорить разработку молекул для новых антибиотиков, которые необходимы по мере роста устойчивости к существующим и увеличения потребности в новых лекарствах.

Искусственный разум Искусственный разум

За нынешней пандемией COVID-19 нависла еще одна глобальная угроза общественному здоровью — рост числа устойчивых к антибиотикам «супербактерий». Это огромная проблема для здоровья человека, особенно во время бушующей пандемии. Нам нужны новые, более сильные антибиотики, и они нужны нам быстро.

Только в США ежегодно почти три миллиона человек заражаются устойчивыми к антибиотикам бактериями или грибками. Но разрабатывается очень мало новых антибиотиков, чтобы заменить те, которые больше не работают. Это связано с тем, что создание лекарств — чрезвычайно сложный и длительный процесс: существует огромное количество вариантов возможных химических комбинаций новой молекулы, число которых больше, чем атомов во Вселенной.

антибиотики

Открытие пенициллина было одним из самых важных научных открытий двадцатого века, поскольку существовавшие ранее смертельные инфекции стали легко поддаваться лечению. Но спустя десятилетия результаты лечения стали ухудшаться.

Как и все организмы, бактерии развиваются в ответ на окружающую их среду. Поэтому, когда мы наполняем их среду (то есть, наши тела) лекарствами, это лишь вопрос времени — когда некоторые из них выживут и смогут защитить себя. При наличии достаточного количества времени и использования антибиотиков единственными оставшимися микробами будут те супербактерии, которые генетически невосприимчивы к примененным лекарствам.

Учитывая, что супербактерия, имеющая иммунитет ко всем антибиотикам,  уже унесла много жизней, а разработка лекарств занимает от 10 до 15 лет и требует огромного количества проб и ошибок, поскольку потенциальные молекулы лекарств состоят из бесчисленного числа возможных химических комбинаций,  перспектива выглядит малообнадёживающей.

И чем дольше процесс затягивается, тем дороже и печальнее будут возможные последствия. Согласно «Обзору устойчивости к противомикробным препаратам», который был заказан британским правительством, при отсутствии должного лечения супербактерии могут нанести мировой экономике убыток в размере 100 триллионов долларов США, а к 2050 году число погибших достигнет 10 миллионов человек ежегодно.

Решая эту важную задачу, исследовательская группа IBM разработала систему искусственного интеллекта, которая может помочь ускорить конструирование молекул для новых антибиотиков. И это работает – уже созданы два новых нетоксичных антимикробных пептидов (AMP) с сильной активностью широкого спектра действия. Пептиды — это небольшие молекулы, короткие цепочки аминокислот, строительные блоки белков.

Компьютерная модель одного из новых антимикробных пептидов

Компьютерная модель одного из новых антимикробных пептидов, созданная новым ИИ IBM. IBM Research.

Помимо антибиотиков, эта система ИИ может ускорить процесс разработки наилучших возможных молекул для новых лекарств и материалов, помогая ученым использовать, обнаруживать и разрабатывать лучшие варианты для более эффективных лекарств и методов лечения заболеваний, материалов для поглощения и улавливания углерода, для борьбы с изменением климата, материалы для более интеллектуального производства и хранения энергии и многое другое. Чтобы бороться с этими проблемами, необходимо ускорить темпы открытия новых и функциональных молекул — в любом масштабе.

А это далеко не так просто. Выбирать правильную молекулярную конфигурацию, которая приведет к новому материалу с желаемыми свойствами среди астрономического числа возможных молекул, похоже на поиск иголки в стоге сена. Что касается пептидов, то обычно приходится экспериментально проверять более сотни молекул, чтобы найти одну с нужными свойствами.

Таким образом, исследовательская группа IBM создала систему искусственного интеллекта, которая намного быстрее обрабатывает массив возможностей для молекулярных конфигураций. Во-первых, исследователи начали с модели, называемой глубоким генеративным автоэнкодером, которая, по сути, исследует ряд пептидных последовательностей, собирает важную информацию об их функциях и молекулах, из которых они состоят, и ищет сходства с другими пептидами. 

Затем применяется система под названием Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS). Эта система использует собранные данные и генерирует новые пептидные молекулы с конкретными желаемыми свойствами. В данном случае это противомикробная эффективность.

Но способность убивать бактерии  не единственное требование к антибиотику — он также должен быть безопасным для использования человеком и в идеале работать с целым рядом классов бактерий. С этой целью созданные ИИ молекулы затем проходят через классификаторы глубокого обучения, чтобы отсеять неэффективные или токсичные комбинации.

В течение 48 дней система искусственного интеллекта идентифицировала, синтезировала и экспериментировала с 20 новыми кандидатами в антибиотики-пептиды. В частности, два из них оказались особенно многообещающими — они были очень эффективны против ряда бактерий из двух основных классов. В клеточных культурах и тестах на мышах они также имели низкую токсичность и маловероятно, что они приведут к дальнейшей лекарственной устойчивости.

Эти два новых кандидата в антибиотики сами по себе достаточно интересны, но процесс, благодаря которому они были обнаружены, является настоящим прорывом. Возможность быстро и с высокой эффективностью разрабатывать и тестировать новые антибиотики может помочь предотвратить печальный сценарий возвращения к временам, когда антибиотиков еще не было. 

Разработанный подход потенциально может привести к более быстрому и более эффективному открытию сильнодействующих и селективных противомикробных препаратов широкого спектра действия, которые навсегда будут сдерживать устойчивые к антибиотикам бактерии. Кроме того, искусственный интеллект также может быть использован для решения других самых сложных мировых проблем и открытий, таких как разработка новых терапевтических средств, экологически чистых и устойчивых фоторезистов, новых катализаторов для более эффективного улавливания углерода и многое другое.

Многовариантный анализ, безусловно, самая сильная сторона ИИ, потому что он позволяет использовать машинный интеллект для принятия решений, который используется в таких системах по аналогии с человеческим разумом, а также извлекает из памяти жесткого диска. Не требуется никакого анализа эмоций, нет упущений из-за внимания. ИИ не нуждается во сне и не устает после того, как слишком долго сосредоточен на одной теме. В то же время у ИИ есть преимущество массовой параллельной обработки данных. Возможность обрабатывать огромные объемы данных приобретает все большее значение. Обладая огромным объемом памяти и вычислительной мощностью, медицинский ИИ мог бы хранить медицинские записи всего генеалогического древа в контексте, просматривать базы данных в поисках соответствующей диагностической информации и создавать банки медицинских и социальных ресурсов — и все это одновременно.

антибиотики от искусственного разума 2021

IBM создала систему искусственного интеллекта, которая может быстро находить новые кандидаты в антибиотики, чтобы помочь бороться с растущей угрозой супербактерий. Источник: Наука и Техника

546

Оставить комментарий

Обязательное заполнение под звёздочкой*. HTML код не допустим.
Отправляя этот комментарий вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных на нашем сайте

Ваш комментарий будет опубликован после проверки модератором!
POSAIDON ДОВЁЛ MERCEDES-AMG S63 ДО 940 СИЛ, В ПЛАНАХ – 1000
РОСКОШЬ | МАШИНЫ

POSAIDON ДОВЁЛ MERCEDES-AMG S63 ДО 940 СИЛ, В ПЛАНАХ – 1000

Не секрет, что разные тюнинг-ателье имеют разные взгляды на приоритеты в тюнинге. Кто-то исповедует комплексный…

Том Дейли – олимпийский чемпион, молодой отец, а также немного вяжет
СТИЛЬ ЖИЗНИ | SPORT

Том Дейли – олимпийский чемпион, молодой отец, а также немного вяжет

Молодой и красивый британский прыгун в воду Том Дейли очаровал Токийскую Олимпиаду. На этом дело…

Роман с камнями: женщина, которая любила драгоценности больше, чем своих мужей
РОСКОШЬ | ДРАГОЦЕННОСТИ

Роман с камнями: женщина, которая любила драгоценности больше, чем своих мужей

27 февраля исполнилось бы 88 лет Элизабет Тейлор. Вспоминаем о главном увлечении великой актрисы и героини светской хроники — драгоценных…